A new methodology for measuring coastline recession using buffering and non‐linear least squares estimation

Coastline recession is one of the best indicators of coastal erosion. Three methods for computing coastline recession – the baseline approach, the dynamic segmentation approach and the area‐based approach – have been used, each of which has one or more drawbacks. To overcome these problems, a new methodology for measuring coastline recession is proposed, using buffering and non‐linear least squares estimation. The proposed method was compared with the three existing methods with respect to two simulated cases and two real coastlines. Test results confirmed that the new method is more reliable than the three other methods, all of which are susceptible to variability of recession, scale, number of line segments, length of coastlines and direction of the baseline. The proposed method, incorporating two physically meaningful values – magnitude and variability of coastline recession according to the mean and standard deviation of coastline offsets, respectively – presents itself as an effective alternative method of assessing coastline recession.     

青藏高原草地地上生物量和理论载畜量

准确模拟和预测草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)和理论载畜量对于维持草地生态系统平衡、优化放牧管理至关重要。当前很多研究以围栏外草地AGB为基础,估算了青藏高原草地AGB的现存量。但是,牛羊啃食后的草地AGB现存量无法准确评估草地理论载畜量。围栏内草地不受家畜采食影响,其年际变率由环境因子驱动,可视为草地潜在AGB (potential AGB,AGB_p),更适用于草地理论载畜量的评估。本研究以青藏高原345个围栏内AGB观测数据为基础,结合气候、土壤和地形数据,利用随机森林算法构建草地潜在地上生物量估算模型,并对当前气候条件(2000-2018年)和未来20年(2021-2040年)4种气候变化情景(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5)下的草地AGB_p和高寒草地理论载畜量进行模拟与预测。结果表明:(1)随机森林算法可准确模拟当前气候条件下的青藏高寒草地AGB_p(R²=0.76,P<0.001);2000-2018年青藏高寒草地AGB_p平均值为102.4 g m^-2,时间上增加趋势不明显(P>0.05);AGB_p年际波动和生长季降水显著正相关(R²=0.57,P<0.001),和生长季温度日较差显著负相关(R²=0.51,P<0.001)。(2)当前气候条件下,青藏高寒草地平均理论载畜量为0.94 SSU ha^-1(standardized sheep unit ha^-1);在过去20年约有54.1%草地理论载畜量呈提升状态。(3)和当前相比,未来20年青藏高原中部和北部草地AGB_p和理论载畜量呈下降态势。因此,建议未来在厘清气候变化影响下草畜关系的基础上进行有针对性的草牧业规划和管理,以缓解区域气候变化引起的草畜矛盾。     

基于遥感的民勤绿洲植被覆盖变化定量监测

基于混合像元条件下的TM影像植被覆盖度遥感反演,定量研究了甘肃省民勤绿洲1987年至2001年植被覆盖时空变化的规律与特点。结果表明,15年中,民勤绿洲的植被覆盖发生了很大的变化,农田植被(耕地)面积增加了53.11%,而中、高盖度植被的面积却减少了25.21%,这对民勤绿洲的长久生态安全构成了严重的威胁。民勤绿洲植被覆盖变化的空间转化过程复杂,但总体属于开垦—植被退化型。15年中因开垦和植被退化而损失的中、高盖度植被达42204.81hm2,占原面积的81.73%,而且损失的主要是绿洲边缘的防风固沙植被,其中因开垦损失的面积为18776.08hm2,占损失面积的44.5%。超采地下水引起的地下水位快速下降是导致绿洲边缘天然和人工灌丛植被退化的主要原因。控制开垦并培育相对稳定的灌丛型植被,应该是研究区生态环境建设的重点。     

气候变化情景下东南印度洋亚南极模态水的演变趋势研究

基于参与第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的8个地球系统耦合模式所输出的历史模拟结果,本文通过与观测对比,评估了CMIP6模式对东南印度洋亚南极模态水的模拟能力,并预估了在中等强迫情景和高强迫情景下,该模态水潜沉率、体积及性质的变化趋势。结果表明：与Argo观测相比,CMIP6模式中南印度洋混合层偏深且上层海洋的位势密度偏小,因此其模拟的东南印度洋亚南极模态水潜沉率偏大而位势密度偏小。不同CMIP6模式之间模拟的东南印度洋亚南极模态水潜沉区存在差异,混合层侧向输入是导致这一差异的主要原因。此外,在历史模拟和两种情景试验中,东南印度洋亚南极模态水均呈现出潜沉率和体积减小、温度升高、盐度和密度降低的趋势。其中,在高强迫情景下,变化趋势最大,中等强迫情景次之,历史模拟中的变化趋势最小。这表明,辐射强迫越强,东南印度洋海表温度升高和淡水输入增加的趋势越大,导致混合层变浅及其南北梯度减小的趋势越快,东南印度洋亚南极模态水潜沉率、体积和性质变化的趋势也随之增大。     

喜马拉雅山北坡卡鲁雄曲径流与气候变化

以冰川融水补给为主的喜马拉雅山北坡的卡鲁雄曲流域,近20年平均气温以0.34 ^oC/10a的趋势上升,高于西藏年均温0.26 ^oC/10a的增长率,更是明显高于全国和全球气温的增长率,且极端最高温都出现在20世纪90年代。后10年气温 (1994~2003年) 比前十年 (1983~1993年) 升高0.5 ^oC,径流量增加了26%;不同月份径流增加强度不同,10~2月增加了44%,7~9月增加了27%,3~6月增加了24%。径流对气候变化的响应最灵敏 (一年中有8个月的增加趋势通过了α = 0.05的显著性检验),尤其是秋冬季的径流 (增加趋势超过α = 0.01的显著性检验)。受冰川消融和季风影响,不同时期的径流有不同的影响因素,但存在共性,即气温对径流起着积极主导作用,而降水对径流的影响具有不确定性,即正负双面效应。     

岛屿海岸线自动化提取及其时空变迁研究——以大连市獐子岛为例

海岸带是受人类活动和全球海平面上升影响的敏感地带,海岸线的提取和监测是海岸带生态系统研究和社会管理的重要内容。本文在遥感和地理信息系统的支持下,以修正的归一化水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)为基础,结合遥感影像处理和直方图均衡化等技术,实现了大连市獐子岛1985—2016年海岸线的自动化提取。结果表明:(1)通过与三位专家目视解译的成果比对,本文提取海岸线的精度能满足后续研究的要求(相对误差分别为0.045%,0.032%和0.023%);(2)近30年来,獐子岛海岸线总体呈现蚀退趋势,岸线长度与岛屿面积分别呈现变短和变小的趋势,獐子岛(主岛)和大耗岛的岸线蚀退速率最大,褡裢岛次之,小耗岛最小;在人类活动较为密集的区域,海岸线呈现出较为强烈的增长趋势,海水养殖和圈海建坝是岸线增长的主要驱动力;(3)獐子岛海岸线具有显著的分形性质,分形维数随时间呈现增大的趋势,獐子岛(主岛)的分形维数最大,褡裢岛的分形维数最小。     

海南新村潟湖潮汐、潮流特征及其对营养盐的影响

基于海南新村潟湖2020年12月水文和水质多要素实测数据,研究了该海域的潮汐、潮流变化特征,并探讨了潮位变化对潟湖营养盐的影响。结果表明,新村潟湖的潮汐为不规则全日潮,潟湖口门处的潮流为往复流,涨潮历时15 h,落潮历时10 h。大、小潮期间3个观测站点溶解性无机氮(DIN)浓度变化范围为0.91~20.87 μmol/L,磷酸盐(PO3-4)浓度变化范围为0.11~5.92 μmol/L,硅酸盐(SiO2-3)浓度变化范围为2.36~134.75 μmol/L。大、小潮期间,潟湖内3个观测站点DIN、PO3-4、SiO2-3浓度随着涨、落潮过程发生变化。潟湖口门处流速对观测站点潮位变化有着重要的影响,潮通量基本决定了潮位的变化。潟湖口门处和渔排密集区域的营养盐浓度与潮位呈现显著的负相关关系,潮流流速对口门处和渔排密集区域的营养盐变化有着重要影响。该研究结果将为新村潟湖的污染治理及生态修复提供科学依据。     

无人机在冰川变化监测中的应用——以唐古拉山小冬克玛底冰川为例

近年来,无人机技术发展迅速。无人机的灵活、便携、超高分辨率等特性使其在冰川变化监测上具有很好的发展前景。论文以青藏高原腹地的唐古拉山小冬克玛底冰川为例,首次在海拔5400 m以上的地区开展了无人机航测,通过非冰川区的基岩对2019年7月20日、2019年9月27日和2020年7月16日3期航测产品进行相对校正,分析了小冬克玛底冰川在物质平衡年和消融期内的变化情况,并进一步讨论了无人机在冰川区观测时所遇到的问题及其优势,以期为后续研究提供参考。结果表明:利用无人机技术能够实现冰川在消融期内的末端、面积以及高程变化监测,并对冰川的细部特征进行分析,适合于小区域单条冰川的变化监测。     

呼伦湖的近期扩张及其与全球气候变化的关系

通过近２０多年湖泊水量平衡分析发现，湖泊水位变化主要由湖盆内径流补给量的丰枯决定。进一步分析揭示，呼伦湖地区乃至整个东北地区，本世纪以来随气温升高，随水有增加的趋势。降水增加导致入湖径流量，湖水位上升，呼伦湖本世纪以来的扩张与内蒙古东部地区其他内陆湖泊的变化一致，但这在我国乃至整个亚洲内陆干旱或半干旱区是独一无二的，为此成为这一地区气候变化的指示器。